🏅 Genetics A.S 🏅
⚡️ Genetics A.S ⚡️ 🧬 نکات ژنتیک پزشکی 🧬 ✏️ تستهای ژنتیک ✏️ 📖 لغات زبان 📖 📺 ویدیوهای آموزشی 📺 📝 نکات مشاورهای و برنامهریزی 📝 🔍 راهنمای استفاده از مطالب کانال : https://t.me/GeneticsAS/689 ارتباط با بنده : @Cyaxares ادمین تبادل : @starh20
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 🏅 Genetics A.S 🏅
Канал 🏅 Genetics A.S 🏅 (@geneticsas) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 913 підписників, посідаючи 2 247 місце в категорії Медицина та 26 762 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 913 підписників.
За останніми даними від 29 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 162, а за останні 24 години на 16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.07% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 146 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 246 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як علم, بهداشت, ژنتیک, دکتری, جزوه.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“⚡️ Genetics A.S ⚡️
🧬 نکات ژنتیک پزشکی 🧬
✏️ تستهای ژنتیک ✏️
📖 لغات زبان 📖
📺 ویدیوهای آموزشی 📺
📝 نکات مشاورهای و برنامهریزی 📝
🔍 راهنمای استفاده از مطالب کانال :
https://t.me/GeneticsAS/689
ارتباط با بنده : @Cyaxares
ادمین تبادل : @starh...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Медицина.
remotes::install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")
library(TwoSampleMR)
library(data.table)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(forestploter)
library(MRPRESSO)
library(ieugwasr)
2️⃣ اتصال به OpenGWAS؛ برای اتصال به دیتابیس OpenGWAS به ساخت اکانت و تولید یک API نیاز دارید. برای این کار ابتدا وارد سایت api.opengwas.io/profile/ بشید و با یک ایمیل آکادمیک، ثبتنام کنید؛ لینک تأیید به ایمیلتون ارسال میشه و با زدن این لینک، میتونید وارد پروفایلتون در OpenGWAS بشید. در قدم بعد، از قسمت Token (JWT)، توکن مخصوص خودتون رو کپی کنید. بعد با کد زیر، یک .Renviron بسازید و مراحل گفته شده رو انجام بدید.
file.edit("~/.Renviron")
OPENGWAS_JWT=copy your token!
Save!
Restart R!
میتونید توکن خودتون رو چک کنید.
ieugwasr::get_opengwas_jwt()
ieugwasr::user()
3️⃣ انتخاب GWAS مناسب؛ در این آموزش، BMI به عنوان Exposure و Coronary Artery Disease (CAD) به عنوان Outcome در نظر گرفته شده.
ao <- available_outcomes()
bmi_gwas <- ao[grepl("body mass index|BMI", ao$trait, ignore.case = TRUE), ]
cad_gwas <- ao[grepl("coronary artery disease | coronary heart disease", ao$trait, ignore.case = TRUE), ]
4️⃣ انتخاب SNPهای Instrument؛ تو این مثال SNPهای مرتبط با BMI انتخاب میشن.
exposure_dat <- extract_instruments(outcomes = "ieu-b-40", p1 = 5e-8, clump = 1, r2 = 0.001, kb = 10000)
5️⃣ استخراج اثر SNPها روی Outcome؛ تو این مرحله اثر همون SNPهای انتخابشده روی Outcome استخراج میشه.
outcome_dat <- extract_outcome_data(snps = exposure_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-8", proxies = TRUE)
6️⃣ هماهنگ کردن آللها یا Harmonisation؛ این مرحله خیلی مهمه، چون باید اثر SNP روی Exposure و Outcome نسبت به یک آلل یکسان تعریف شده باشه.
dat <- harmonise_data(exposure_dat = exposure_dat, outcome_dat = outcome_dat, action = 2)
dat_mr <- dat[ dat$mr_keep == TRUE, ]
7️⃣ اجرای MR.
mr_results <- mr(dat = dat_mr, method_list = c( "mr_ivw", "mr_egger_regression", "mr_weighted_median", "mr_weighted_mode"))
mr_results
8️⃣ تبدیل β به Odds Ratio.
mr_results$OR <- exp(mr_results$b)
mr_results$OR_lower <- exp( mr_results$b - 1.96 * mr_results$se)
mr_results$OR_upper <- exp( mr_results$b + 1.96 * mr_results$se)
9️⃣ آنالیز Sensitivity؛ برای اینکه فقط به نتیجه اصلی MR اکتفا نکنیم، چندتا آنالیز حساسیت مهم انجام میدیم.
# Leave-One-Out (LOO)
loo <- mr_leaveoneout(dat_mr)
mr_leaveoneout_plot(loo)
# Heterogeneity
mr_heterogeneity(dat_mr)
# Horizontal Pleiotropy
mr_pleiotropy_test(dat_mr)
0️⃣1️⃣ روش MR-PRESSO و بررسی Outlierها.
mr_presso_result <- mr_presso(BetaOutcome = "beta.outcome", BetaExposure = "beta.exposure", SdOutcome = "se.outcome", SdExposure = "se.exposure", OUTLIERtest = TRUE, DISTORTIONtest = TRUE, data = dat_mr, NbDistribution = 1000, SignifThreshold = 0.05)
🔴 دوستان آنالیز MR پیچیدگیها و مفاهیم خاص خودش رو داره که تو این پست کاور نشد؛ اما این ورکفلو برای یه آنالیز استاندارد، کافیه. با این حال اگه به ارور خاصی برخورد کردید یا سوالی در مورد انتخاب دیتاست GWAS، گرفتن توکن OpenGWAS یا مفاهیم آنالیز حساسیت داشتید، میتونید از من بپرسید.
✨ جهت ثبتنام در دوره برنامهریزی و مشاوره ۱۴۰۶ و تهیه جزوات جامع و جمعبندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید: @Cyaxares
💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک استفاده کنید: 🏆 رتبهها - مصاحبهها 🏆
😢 کپی کردن مباحث و پستهای کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!
➕ پستها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.
#بیوانفورماتیک
کانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠GeneticsAS
موفق باشید 🥇
✨ جهت ثبتنام در دوره برنامهریزی و مشاوره ۱۴۰۶ و تهیه جزوات جامع و جمعبندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید : @Cyaxares
💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک استفاده کنید : 🏆رتبهها - مصاحبهها🏆
😢 کپی کردن مباحث و پستهای کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!
➕ پستها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.
کانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠⚡️🔠🔠